·零基础、门级的讲解 无论读者是否从事计算机相关行业、是否触过Python、是否使用Python发过项目，都能从本书中获益。 ·实用、专业的范例和项目 本书结合实际工作中的范例，逐一讲解Python的各种知识和技术，后还以讲解实际发项目来总结本书所讲内容，帮助读者在实战中掌握知识，轻松拥有项目经验。 ·便于读者随时检测学习成果 每章首页都列出了“本章要”，以便读者明确学习方向。一些章后的“实战演练”则根据所在章的知识精心设计而成，读者可以行自我检测、巩固所学知识。 ·细致微、贴心提示 本书在讲解过程中设计了“提示”“注意”等板块，帮助读者在学习过程中更清楚地理解基本概念、掌握相关操作，并轻松学会实战技巧。 ·全程同步教学录像 教学录像涵盖本书重要知识，详细讲解每个范例及项目的发过程与关键，能帮助读者更轻松地掌握书
● 图形化编程，所见即所得 配套作者团队发的强大工具 Visual Python，扫清初学者的学习障碍 ● 新颖有趣的游戏式编程，零基础也能懂 在一个个精彩的小游戏中，学会基本的 Python 编程知识，锻炼想象力与创造力 ● 课时设计合理，学练结合 学习目标 准备知识 界面设计 代码编写 动手实践 扩展任务 课后练习
人们都认为Python简单易学，但其实Python 的复杂程度要远高出许多人的设想，诸多概念被隐藏在看似简单的代码背后。这也是Python易学难精的主要原因。对一门语言的学习如果仅停留在语言规范层面，经不起实战的考验。本书试图从Python 3的解释器手，剖析语言背后的实现，帮助读者修炼Python技能，不仅会用，还用得好，用得妙。
完备的公式推导，解决机器学习中的数学难题 基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现 "机器学习实验室"主理人倾力造，近40000读者已验证
Python数据科学加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py
掌握Python分布式计算！从语言概述到核心技术，从集群部署到机器学习、强化学习，全面解析Dask和Xorbits，还有分布式数据预处理与mpi4py的应用。无论你是Python发者还是数据科学家，本书将带你领略分布式编程的威力，让你在大规模数据处理和并行计算中事半功倍。拓展你的技术领域，加速你的项目程，成为分布式计算的大师！
（1）内容全面：囊括基础认知、深度理解、落地方案、未来规划 （2）分析透彻：从问题手，追本溯源，分析到每一落地细节 （3）实操性强：从架构构建到模块实现，从方法指导到案例实战 （4）图文并茂：包括近百个精心绘制的图表，让内容可视化
想学 Python? 想编写实用的程序？没有编程经验？ 没问题，选择这本书就够了！无须编程基础、门级的 Python 编程书！ 72 个实例（例如自动驾驶、桌面便利贴、绘图软件、聊天机器人、心里测验、笑话制造机、 75 个编程练习。 20 个编程相关小贴士。
随着科技的发展，气象学的相关研究对从业人员提出了更高的计算机编程要求，气象与计算机技术的深度融合成为发展的趋势。 本书关注Python在气象数据处理与可视化方面的应用，循序渐进地介绍Python基础应用，内容涵盖了NumPy、pandas、xarray、SciPy、Metpy、Matplotlib等常用于气象领域的模块的具体用法。本书提供了大量浅显易懂的与气象相关的示例，涵盖多种常见应用场景，极大地降低了读者的学习成本。 通过阅读本书，读者可以在较短时间内掌握Python在气象数据处理与可视化中的常用编程技能。
李宁 私房菜谱 ? Python语法基础 ? Python高级编程 ? Python Web发 ? Python GUI发 ? Python爬虫技术 ? Python游戏发 ? Python办公自动化 ? Python项目实战 李宁 实战项目 ? PyQt6游戏项目实战：俄罗斯方块 ? Pygame游戏项目实战：塔防 ? Python爬虫项目实战：抓取数据并存档 ? Python Web项目实战：基于Django的58同城项目设计
基于Python语言，深剖析软件测试发的工具、方法、流程及提升测试效率的解决方案 专业作者团队十多年测试工作经验总结升华，口、HTTP、WebUI、移动端自动化测试超详细实战分享 测试技术、实战演练、视频演示、源码分析一应俱全
实战：大量的案例实操及程序实例 高效：一本书解决常见数据分析问题 完整：涵盖业界主流套件，提供完整的工具
1.基于sklearn PyTorch，理论 实践方式介绍计算机视觉项目 2.图文并茂，丰富项目实例助力搭建计算机视觉模型 3.编程实验展示深度学习理论，直观理解深度学习领域晦涩原理 4.实例项目采用项目文件形式编写，贴合软件工程发实际应用场景
本书的编排思路新颖，破传统Python程序设计相关教材的设计模式，主要有以下特。 （1）厘清知识目标，明确技能目标 遵循高职院校学生的理论知识以适度、必需、够用为原则，确定本书的知识目标和技能目标，将本书内容划分为11个单元。 （2）校企紧密协作，注重创新创意培养 与“风火轮编程”基地紧密合作，该团队提供绚丽的海龟作图创意优秀案例，学校教师结合单元知识，对案例行改造，确保知识的全面性与趣味性。 （3）课内教学案例化，聚焦提升学习兴趣 本书采取案例化教学的形式，教学任务以海龟作图为主线，案例选取注重趣味性、视觉冲，由简单到复杂，第11单元为综合项目，体现完整工作过程。 （4）综合实训项目化，着重训练综合技能 本书前10个单元设置多个综合实训，新型科学计算器实训项目覆盖第1～3单元的Python基础知识等，成绩管理系统
大厂服务端测试技术专家10年实战经验总结，手把手教您快速摆脱编程语言、框架、中间件及传统编程思想束缚，全景式、体系化解读服务端测试发的流程、技术栈和实用规范
《漫画学Python：快速提高》是一本与众不同的编程指南，它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中，作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识，还融了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说，让学习过程轻松愉快，充满乐趣。 与传统的编程教材不同，《漫画学Python：快速提高》将编程知识呈现得活灵活现，仿佛在与读者行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界，让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者，也适合有一定经验的发者。无论你是想学习一门新技能，还是希望巩固和拓展自己的编程知识，本书都将是你的理想选择。通过本书，你将轻松掌握Python编程的核心概念，从变量和数据类型到函数和控
● 内容实用：基于 OpenCV 4与Python，循序渐介绍了OpenCV从门到实践的内容 ● 手把手教学：剖析基本操作，由浅深带领读者对图像处理的算法有更深的了解 ● 案例丰富：面向不同应用场景，配合项目实战，详细讲解多个应用案例 ● 配套赠送：全书源代码 重知识讲解视频 PPT
近年来，OpenCV在图像分割、物体识别、运动跟踪、人脸识别、目标检测、机器视觉、机器人等领域大显身手。OpenCV内容之丰富，是目前源视觉算法库中所罕见的。本书基于Python 3.8和OpenCV 4.5，面向初学者，涵盖传统的图像与视频处理方法，内容丰富，行文通俗，适合读者快速门。
本书以数学为切，介绍用编程来解决数学问题，其中涉及的算法和游戏相关的题目也与数学相关。 本书针对有兴趣学习编程的初学者编写。本书不仅介绍Python编程的基本概念与门知识，还介绍了大量常见的算法和游戏编程示例，其目的是锻炼读者的编程思维和提升动手能力。 本书以问题驱动为主线 通过提出一系列问题，然后介绍如何使用编程这种工具来解决它！这也是本书的独特之处。 你会发现，本书每一节的头首先会提出一个问题，当你看到问题时，可以先思考如何解决，尝试自己动手编程来解决此问题，无论你是否能够成功解决，思考的过程都能使你受益，自主尝试解决后，再继续阅读书中提供的解题思路与方法，终与自己的思考结果相结合，从而不断步。 本书涉及的题目分为三大类，一类是数学题目，这些题目很多都是中学学过的，如数学问题、几何图
1.结合医学数据，系统地介绍如何利用 Python 行数据分析，以帮助读者解决数据分析中的实际问题。 2.本着让非专业读者易于理解的原则，本书强调实战和应用，着重介绍数据分析的思路和方法，尽量淡化分析方法的推导和计算。 3.书中配有大量的案例解析和程序示例，以及使用 Python 绘制的图形，所有代码均在 Python 3.8.5 环境下运行通过。 4.书中每一章都配有习题，书末附有习题参考答案，方便读者自学和学校老师教学。 5.提供源码下载
1.本书以老少皆宜的漫画形式，通过故事情节推动，讲述了从安装软件到Python的基本语法、运算符、分支结构等相关知识。 2.本书基于Python3.7版本编写，理论与实践相结合，引导读者快速门，走Python应用领域。 3.本书将趣味的漫画故事与活泼的案例相结合，透彻的分步解析，让Python的学习不再那么枯燥。 4.内容源自b站爆笑视频《偷着学Python》，该视频已有20万的播放量（播放量数据源自2021年10月统计的b站数据）。
?本书共14个项目，主要包括Python编程基础、网络爬虫、数据分析和数据可视化四大部分内容。 ?全部代码适用于Python 3.5、Python 3.6、Python 3.7以及更高版本。 ?免费提供教学PPT、源代码、教学大纲、习题答案等全套教学资源。
编辑推荐： 很系统：讲解19种机器学习经典算法，依次破重难 很图示：书中包括113张图解说明，方便读者理解 很实用：囊括文本识别、语音识别、图形识别、人脸认识等 很实战：31个实例、13个案例，详解TensorFlow机器学习
iOS自动化测试实战:基于Appium、Python与Pytest
基于Appium、Python与Pytest，系统讲述iOS测试的技术、方法和工具 在软件测试领域，Appium和Pytest都是重要的测试框架。其中Appium支持iOS平台与Android平台上的原生应用、Web应用和混合应用的测试；Pytest支持简单的单元测试和复杂的功能测试。本书基于Appium和Pytest测试框架，系统讲述iOS自动化测试的相关内容有助于读者提高测试水平，提升测试效率。 本书主要内容 ·iOS基础知识; ·测试环境部署; ·Appium基本操作; ·Appium终端操作; ·Appium中的元素定位、元素操作; ·Appium高级操作和等待机制; ·Pytest测试框架; ·项目实战和项目代码优化; ·自动化测试框架发。
1. Python语言讲解：容易上手，适合金融从业者学习； 2. 机器学习：热技术，结合Python语言，在IT市场具有吸引力，结合风险管理，适应国家强监管政策； 3. O'reilly图书，品质上乘，值得信赖
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展介绍相关的理论知识，推导生成可行的解决方案，*后落实在任务实现环节。 全书大部分章节紧扣任务需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python网络爬虫技术。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
1. 作者有14年的计算机培训经验，能抓住青少年的学习心理。 2. 超过180分钟的视频讲解，可下载也可扫码直观看。
1.专业：基于GitHub人气源文章 Python工匠 系列，基于Python 3.8，广受读者喜爱。 2.稀缺：源自本土一线项目案例，融互联网大厂工程实践经验。 3.专注：聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识。 4.实用：14个项目案例，60多个编程技巧与建议，立等可用，提供源代码下载。
1.自然语言处理（NLP）已在Web搜索、广告和客户服务等各个领域中得到广泛应用。借助深度学习，我们可以增强NLP在这些领域的性能。 2.基于Python3.5，使用Python，可以利用深度学习模型执行各种NLP任务，以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容全面，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序。 4.提供包含本书截图 图表彩色图像的PDF文件下载。 5.提供本书的示例代码文件下载。 阅读本书后，你将学会将神经网络融各种跨平台的语言应用程序中，使用NLTK和TensorFlow执行NLP任务并训练模型，以及通过强大的深度学习架构（例如CNN和RNN）增强NLP模型。 行词语的语义嵌以对实体行分类和查找 通过训练将词语转换为向量，以执行算术运算 训练深度学习模型以检测推文和新闻的分类 使用搜索和RNN模型实现问答模型 使用CNN为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模型WaveNet
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络门：分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
掌握Python可以让计算机帮我们做各种各样的事情，而实践是掌握知识的有效方法。本书通过各大编程竞赛网站的真题来讲解Python编程知识，优势体现在： 1. 学习路线清晰，章节目标明确； 2. 由各编程网站上的真题推章节，可自行线上评测。
1.《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化》（第1版和第2版）作者力作。 2.通过81个趣味小项目带你快速上手Python编程，项目实践性强、涉及各种类型，给你带来趣味性和启发性。 3.项目代码短小精悍，大部分少于256行，并设计成独立源文件，便于分享。
本书的着重在于机器学习与预测分析的实战思路，其中加算法或模型的理论知识介绍，让读者在学习如何行运用的同时，更加深的学习到为何在该实践场景下使用特定算法或模型。书中侧重讲解实操中常用、回报率高的算法。内容明了易懂，图文搭配，借鉴实际例子让学习过程更具实用感。
Q：我一编程基础都没有，也可以学会吗？ 答：完全没有问题！在众多编程语言中，Python可以说是很容易门的一个。即使你之前没有触过一编程，都可以很轻松地门Python。实际上，现在很多中学都已经设了Python编程课。 Q：这本书只会介绍门方面的知识吗？ 答：这几本书可不止于初级水平的教学。在精讲语法的同时，还穿插了各种发技巧，让你的技术更胜别人一筹。 Q：学完这本书，我可以达到什么水平？ 答：本书旨在让你快速上手Python。读完本书，你已经下了坚实的基础，也达到了初级发水平，下来就可以始学习更高级的技术，比如数据分析、网络爬虫等。 如果想要成为一名真正的Python工程师，想要更深地学习Python，小伙伴们可以看一下本书的阶篇《从0到1：Python阶之旅》。
本书是一本同时汇集了Flask和Django全发流程的Python高阶书籍。除了涵盖知识广泛的特之外，其内容编排也非常新颖，各章节之间既有独立性，又能递支撑，可以有效缩短学习的时间和成本。此外，本书搭配了多个示例代码和综合项目，使原本就比较难以理解和学习的Web编程变得更容易受，极大地提升了读者的学习乐趣和信心。
本书用于Python 3.10编程快速门，书中内容注重实战操作，可以帮助读者循序渐地掌握Python编程技术，并为深学习Web发、网络爬虫、游戏发、自动化运维、大数据分析与挖掘、人工智能、云计算等下牢固的基础。 本书可以与《Python数据结构与算法（视频教学版）》配套使用 《Python数据结构与算法（视频教学版）》(孙玉胜 陈锐 张志锋)【简介_书评_在线阅读】 - 当当图书 (dangdang.com)
1.本书更具实战型，实际解决方案有60余个，实操性强。 2.书中技术有较多更新，贴合目前图像处理领域的热技术。 3.贴合目前图像处理技术的热应用领域，如医疗、人脸识别等。 4.作者技术背景深厚。
从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、发工具和性能优化8方面深探讨编写高质量Python代码的技巧、禁忌和**实践
1.测试发专业人士撰写，凝聚自己多年发经验，系统且深阐释利用Python行Web自动化测试涉及的方法和实践。 2. 作者提供售后服务，有QQ群答疑。 3. 持续更新测试方面的内容。
1.本书秉持理论与实践相结合的理念，讲解以物流数据、网店运营数据、销售数据、客服数据、客户数据、市场数据、产品数据等核心数据的采集、处理、分析及可视化。 2.本书以业务流程为主线，采用数据分析的相关技术方法，并结合场景应用，将理论与实践融合。案例均来源于真实的行业数据，并提供大量的案例及完备的数据资源。 3.配备微课视频及丰富的教学资源。
零基础学Python网络爬虫案例实战全流程详解(高级进阶篇)
方新、曾奇峰、徐凯文、童俊、樊富珉、马弘、杨凤池、张海音、赵旭东、刘天君10位心理专家亲述危机干预和创伤疗愈的故事。10份危机中的智慧，让我们在创伤后得到滋养和成长
《漫画学Python：完美实践》是一本与众不同的编程指南，它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中，作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识，还融了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说，让学习过程轻松愉快，充满乐趣。 与传统的编程教材不同，《漫画学Python：完美实践》将编程知识呈现得活灵活现，仿佛在与读者行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界，让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者，也适合有一定经验的发者。无论你是想学习一门新技能，还是希望巩固和拓展自己的编程知识，本书都将是你的理想选择。通过本书，你将轻松掌握Python编程的核心概念，从变量和数据类型到函数和控
从中学生视角介绍如何学习编程
Python 是一门优秀的编程语言，自诞生之日起便受到众多专业人士和编程爱好者的喜 爱。经过多年发展，Python 目前正在系统编程、图形图像处理、数学处理、数据库编程、 网络编程、Web 应用、云计算、人工智能和多媒体等领域大放光彩。究其原因，一是因为 Python 语言本身简洁优美、易学易用；二是因为Python 在数据采集与处理和数据分析与可 视化方面都有独特的优势。为了能够让有意学习Python 的朋友们快速上手，本书以实用为 主要目的介绍了Python 3 的基础知识，几乎每段代码都有相应执行结果的截图，让读者有 更直观的感受，希望能借此助力Python 的学习者牢基础。
《Python OpenCV从门到精通》以门为主、阶为辅，提供了从Python OpenCV门到编程高手所必需的各项知识。 （1）主流技术，全面解析。本书内容丰富，涵盖OpenCV图像处理技术的方方面面，包括图像的几何变换、阈值处理、图像运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别等。一本书教你掌握计算机视觉发领域的主流核心技术。 （2）由浅深，循序渐。本书引领读者按照基础门 核心框架 项目实战循序渐地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。130个应用实例 1个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等小栏目，有利于读者在学习过程中更轻松地理解相关知识及概念，并轻松地掌握个别技术的应用技巧。 （5）在线解答，高效学习。
本书主要有以下特色。1．教材内容重突出。在保证内容科学、完整的前提下，由浅深的安排章节次序。考虑到Python语言的应用特色，教材更多强调应用思维。例如，在组合数据类型的应用、文件操作的应用、第三方库的应用等章节，更强调体现应用特性。2．教材案例资源丰富。全书设计240个示例，覆盖Python的重要知识。精心设计和编写课后习题，教材编写与教学资源建设同步，本书提供教学课件、程序源码。3. 教材内容上，处理好与全国计算机等级考试的关系和Python应用需求的关系。教材中的知识基本覆盖了等级考试需要的核心内容，又删减了部分使用频率低的内容。
本书是Python全栈发系列的第2册，全书共分为6章，47节，将重讲解GUI编程和游戏编程的四大主流模块，即Tkinter、wxPython、Pygame和Cocos2d，并搭配200多个示例代码和4个综合项目，理论知识与实战发并重，可以帮助读者快速、深的理解和应用GUI编程和游戏编程的相关技术。
《Python基础视频教程》面向初学者，所以本书不会大篇幅阐述晦涩难懂的 高深 理论，而会把要做的每一步操作都详细 呈献 给读者，相关内容不仅仅有图文，还有配套的视频操作讲解。
Python 编程门的精炼指南，用python 3.7 行数据科学和web发； 提供本书源代码和书中彩图文件下载。 Python 是一种极其灵活和强大的编程语言，适用于多个领域。本书并没有对 Python 的基础知识行过多讲解，而是对其实用性行了透彻的介绍，从而帮助读者熟悉并使用该语言。 你将首先了解 Python 的基础知识，为下来的学习下坚实的基础，并学习Python 编程基础，即如何操控 Python以实现想要的效果。你还将探索不同的编程用法，找到解决特定问题的理想方法，理解如何实现程序性能优化，学习有效调试、控制程序的执行流，并使用一种交换格式对数据行交换。此外，你还将学习 Python 的加密服务，理解安全标记的概念。 本书将帮助你透彻理解 Python 语言，学习如何编写程序、创建网站，并利用数据科学库对数据行操作。本书还配备了一些实例，涵盖了各种不同的应用类型
面向机器学习新手的门书，透彻掌握机器学习基础知识 341个公式：推导过程全公 175段代码：边试边学效率高 167张插图：以图配文好理解 支持Jupyter Notebook 配套源码 资源可下载 1.Jupyter Notebook交互式编程环境，让学习过程不枯燥 使用Jupyter Notebook，你可以在线编码、运行，并将结果绘图，还可以记笔记、随时修改代码并查看运行效果，在不断探索中掌握实战能力。 2.公式和代码一一对应，让理解更深 通过一步一步地推导公式，手把手教你代码实践，一行行公式与一行行代码相结合，帮助你直观、透彻地理解算法流程。 3.循序渐近，真正适合初学者 从环境搭建讲起，然后介绍Python和数学基础知识，再介绍有监督学习中的回归和分类问题、神经网络模型和手写数字识别，以及无监督学习中的聚类问题，对每个知识都有细致解释，力求通俗易懂。读完本书，你将掌握足以
【物理建模手册】本书介绍如何使用Python语言行物理建模，涵盖二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟等常见任务。 【内容全面升级】在第1版的基础上，新增用SymPy行符号计算的内容，还介绍了数据科学和机器学习相关库、Python类和面向对象编程门知识、命令行工具，以及如何使用Git行版本控制。 【专业作者指导】由专业科学家根据多年经验编写，为读者制定了能够快速始探索和学习的方案，筛选了不必要的内容，保留知识和技能。
人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域，人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书，你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法，对金融市场的走势做出预测。 作者伊夫 希尔皮斯科博士基于多年发、回测和部署人工智能算法交易策略的实战经验，展示了将人工智能算法应用于金融场景的实用方法。本书包含大量Python示例，有助于你边学边练，轻松复现书中的所有结果。 * 学习人工智能的主要概念和算法，并了解通用人工智能和超级智能 * 理解机器学习和数据驱动的金融学将如何改变金融理论和实践 * 运用神经网络和强化学习等方法，发掘金融市场的统计失效现象 * 学习向量化回测和算法交易，并掌握人工智能算法交易策略的执行与部署 * 展望金融人工智能的未来，涉及基于人工智能的竞争和金融奇
本书以新版Android Jetpack组件库、流行版本的Android操作系统以及新版本的Android Studio为例，系统讲解Android Jetpack的使用，涉及应用架构、生命周期管理、数据库操作、UI数据绑定等，并和实际案例相结合，突出其实用性。此外，在必要时还从源码层面剖析了Jetpack组件，让读者理解Google官方的设计思想。
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